b+樹在資料庫中的應用
1.檔案很大，不可能全部儲存在記憶體中，故要儲存到磁碟上
2.索引的結構組織要儘量減少查詢過程中磁碟i/o的訪問次數(為什麼使用b-/+tree，還跟磁碟訪問原理有關。)
3.區域性性原理與磁碟預讀，預讀的長度一般為頁(page)的整倍數，(在許多作業系統中，頁得大小通常為4k)
4.資料庫系統巧妙利用了磁碟預讀原理，將乙個節點的大小設為等於乙個頁，這樣每個節點只需要一次i/o就可以完全載入，(由於節點中有兩個陣列，所以位址連續)。而紅黑樹這種結構，h明顯要深的多。由於邏輯上很近的節點(父子)物理上可能很遠，無法利用區域性性
innodb 與 myisam 結構上的區別1. innodb的主鍵索引 ，myisam索引檔案和資料檔案是分離的，索引檔案僅儲存資料記錄的位址。而在innodb中，表資料檔案本身就是按b+tree組織的乙個索引結構，這棵樹的葉節點data域儲存了完整的資料記錄。這個索引的key是資料表的主鍵，因此innodb表資料檔案本身就是主索引，所以必須有主鍵，如果沒有顯示定義，自動為生成乙個隱含字段作為主鍵，這個字段長度為6個位元組，型別為長整形
2. innodb的輔助索引(secondary index， 也就是非主鍵索引)也會包含主鍵列，比如名字建立索引，內部節點 會包含名字，葉子節點會包含該名字對應的主鍵的值，如果主鍵定義的比較大，其他索引也將很大
3. myisam引擎使用b+tree作為索引結構，索引檔案葉節點的data域存放的是資料記錄的位址，指向資料檔案中對應的值，每個節點只有該索引列的值
4. myisam主索引和輔助索引(secondary key)在結構上沒有任何區別，只是主索引要求key是唯一的，輔助索引可以重複，
(由於myisam輔助索引在葉子節點上儲存的是資料記錄的位址，和主鍵索引一樣，所以相對於b+的innodb可通過輔助索引
快速找到所有的資料，而不需要再遍歷一邊主鍵索引，所以適用於olap)
innodb索引和myisam索引的區別：
一是主索引的區別，innodb的資料檔案本身就是索引檔案。而myisam的索引和資料是分開的。
二是輔助索引的區別：innodb的輔助索引data域儲存相應記錄主鍵的值而不是位址。而myisam的輔助索引和主索引沒有多大區別。
1. 索引在資料庫中的作用
在資料庫系統的使用過程當中，資料的查詢是使用最頻繁的一種資料操作。
最基本的查詢演算法當然是順序查詢(linear search)，遍歷表然後逐行匹配行值是否等於待查詢的關鍵字，其時間複雜度為o(n)。但時間複雜度為o(n)的演算法規模小的表，負載輕的資料庫，也能有好的效能。 但是資料增大的時候，時間複雜度為o(n)的演算法顯然是糟糕的，效能就很快下降了。
好在電腦科學的發展提供了很多更優秀的查詢演算法，例如二分查詢(binary search)、二叉樹查詢(binary tree search)等。如果稍微分析一下會發現，每種查詢演算法都只能應用於特定的資料結構之上，例如二分查詢要求被檢索資料有序，而二叉樹查詢只能應用於二叉查詢樹上，但是資料本身的組織結構不可能完全滿足各種資料結構(例如，理論上不可能同時將兩列都按順序進行組織)，所以，在資料之外，資料庫系統還維護著滿足特定查詢演算法的資料結構，這些資料結構以某種方式引用(指向)資料，這樣就可以在這些資料結構上實現高階查詢演算法。這種資料結構，就是索引。
索引是對資料庫表 中乙個或多個列的值進行排序的結構。與在表 中搜尋所有的行相比，索引用指標 指向儲存在表中指定列的資料值，然後根據指定的次序排列這些指標，有助於更快地獲取資訊。通常情 況下 ，只有當經常查詢索引列中的資料時 ，才需要在表上建立索引。索引將占用磁碟空間，並且影響數 據更新的速度。但是在多數情況下 ，索引所帶來的資料檢索速度優勢大大超過它的不足之處。
2. b+樹在資料庫索引中的應用
目前大部分資料庫系統及檔案系統都採用b-tree或其變種b+tree作為索引結構
1)在資料庫索引的應用
在資料庫索引的應用中，b+樹按照下列方式進行組織 ：
① 葉結點的組織方式 。b+樹的查詢鍵 是資料檔案的主鍵 ，且索引是稠密的。也就是說 ，葉結點 中為資料檔案的第乙個記錄設有乙個鍵、指針對 ，該資料檔案可以按主鍵排序，也可以不按主鍵排序 ;資料檔案按主鍵排序，且 b +樹是稀疏索引 ， 在葉結點中為資料檔案的每乙個塊設有乙個鍵、指針對 ;資料檔案不按鍵屬性排序 ，且該屬性是 b +樹 的查詢鍵 ， 葉結點中為資料檔案裡出現的每個屬性k設有乙個鍵 、 指針對 ， 其中指標執行排序鍵值為 k的 記錄中的第乙個。
② 非葉結點 的組織方式。b+樹 中的非葉結點形成 了葉結點上的乙個多級稀疏索引。 每個非葉結點中至少有ceil( m/2 ) 個指標 ， 至多有 m 個指標 。
2)b+樹索引的插入和刪除
①在向資料庫中插入新的資料時，同時也需要向資料庫索引中插入相應的索引鍵值 ，則需要向 b+樹 中插入新的鍵值。即上面我們提到的b-樹插入演算法。
②當從資料庫中刪除資料時，同時也需要從資料庫索引中刪除相應的索引鍵值 ，則需要從 b+樹 中刪 除該鍵值 。即b-樹刪除演算法。
MySQL索引 B 樹結構
b 樹在資料庫中的應用 1.檔案很大，不可能全部儲存在記憶體中，故要儲存到磁碟上 2.索引的結構組織要儘量減少查詢過程中磁碟i o的訪問次數 為什麼使用b tree，還跟磁碟訪問原理有關。3.區域性性原理與磁碟預讀，預讀的長度一般為頁 page 的整倍數，在許多作業系統中，頁得大小通常為4k 4.資...
資料庫索引為什麼B樹結構
這是乙個很深的問題，我採用逐步問答的方式來解答。試圖用最簡潔的語言解決整體概念上的問題。本文目的純粹是提供對 索引採用b樹結構 這個問題的一種入門概念，不涉及深入的東西。資料庫索引為什麼會選擇b樹結構？答 因為使用b樹查詢時，所用的磁碟io操作次數比平衡二叉樹更少，效率也更高。為什麼使用b樹查詢所用...
B 樹 樹結構之B 樹簡介
template 節點key值型別為模板型別t class bplustreenode 3.1查詢操作 3.2插入操作 首先查詢9應插入的葉節點 最左下角的那乙個 插入發現沒有破壞b 樹的性質,完畢。插完如下圖所示 首先查詢20應插入的葉節點 第二個葉子節點 插入，如下圖 發現第二個葉子節點已經破壞...